是torch不是numpy
时间: 2023-10-30 09:04:49 浏览: 41
好的,那么你可以使用以下代码来获取想要的数:
```python
import torch
A = torch.rand(10, 10) # 随机生成一个10*10的矩阵
index = torch.tensor([2, 5, 8, 1, 4, 7, 0, 3, 6, 9]) # 索引张量
result = A[torch.arange(10), index] # 获取想要的数
print(result)
```
这里同样用到了PyTorch的高级索引,其中`torch.arange(10)`生成了一个0到9的张量,表示矩阵A的行索引,`index`表示列索引。通过`A[torch.arange(10), index]`即可获取想要的结果。
相关问题
torch转numpy
要将 PyTorch 张量(Tensor)转换为 NumPy 数组,可以使用 `.numpy()` 方法。下面是一个示例代码:
```python
import torch
import numpy as np
# 创建一个 PyTorch 张量
tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 将张量转换为 NumPy 数组
numpy_array = tensor.numpy()
print(numpy_array)
```
输出:
```
[[1 2 3]
[4 5 6]]
```
需要注意的是,将 PyTorch 张量转换为 NumPy 数组时,如果原始张量在 CPU 上,则转换后的数组也将在 CPU 上。如果原始张量在 GPU 上,则需要先将其移到 CPU 上,然后再进行转换。
更新torch和numpy的指令
要更新torch和numpy,您可以在命令行中使用以下指令:
更新torch:
```
pip install torch --upgrade
```
更新numpy:
```
pip install numpy --upgrade
```
请注意,这些指令可能因操作系统和Python版本而有所不同。如有需要,请参考相应的文档。